Checklist de Madurez en Arquitectura de Datos

Usa este checklist para evaluar rápidamente la madurez de tu plataforma de datos. Cada ítem sin marcar es una oportunidad de mejora.

Por qué este checklist merece formar parte de una revisión técnica

No pretende sustituir un análisis de arquitectura, pero sí ayuda a revisar los puntos que suelen terminar en deuda técnica: inventario, trazabilidad, calidad, operación y coste. Sirve para abrir un debate con criterio entre ingeniería, arquitectura y negocio.

La estructura se apoya en principios de DAMA-DMBOK para gobernanza y gestión de datos, Azure Well-Architected para confiabilidad, seguridad y eficiencia operativa, y FinOps Foundation para entender el costo real del sistema.

Uso recomendado Revisión de equipo

Úsalo en una sesión con responsables de datos, arquitectura, ingeniería y negocio para convertir hallazgos en un plan concreto.

Úsalo como una herramienta de trabajo

Revisa la pila con tu equipo, marca lo que ya existe y deja el progreso guardado para retomar la evaluación después.

Progreso 0/25

01 Fundamentos de Arquitectura

Existe un inventario actualizado de todas las fuentes de datos activas
Los pipelines de ingesta tienen monitoreo y alertas ante fallos
Existe separación clara entre capas (raw, staging, curated/semantic)
La arquitectura soporta ingestión incremental o streaming, no solo carga batch completa
Los esquemas de datos están documentados y versionados

02 Calidad y Gobernanza de Datos

Existen validaciones de calidad automatizadas antes de que los datos lleguen a producción
Se conoce el linaje de los datasets críticos (de dónde vienen, cómo se transforman)
Existe un catálogo de datos (aunque sea básico) accesible al equipo
Los accesos a datos sensibles están controlados por roles, no por acceso directo a bases
Hay un responsable (data owner) definido para cada dominio de datos clave

03 Analítica y Reporting

Existe una fuente única de verdad (single source of truth) para las métricas de negocio
Los dashboards tienen dueño asignado y SLA de actualización documentado
Las definiciones de KPIs clave están documentadas y acordadas entre áreas
El equipo puede responder preguntas ad-hoc sin depender de una sola persona
Se mide la frescura (freshness) de los datos expuestos en reportes críticos

04 Preparación para IA/ML

Existen datasets históricos etiquetados y accesibles para entrenamiento
Los modelos en producción tienen monitoreo de drift (desviación de datos o rendimiento)
Existe un proceso de reentrenamiento definido (no manual ad-hoc)
Las predicciones de modelos son trazables hasta los datos de entrada que las generaron
Se tiene inventario de todos los modelos o pipelines de IA activos y sus versiones

05 Costos Cloud y FinOps

Los costos de la plataforma de datos están separados por equipo, proyecto o dominio
Se revisan los costos cloud mensualmente, no solo cuando hay sorpresas en la factura
Existe una política de retención de datos que elimina o archiva datos que ya no se usan activamente
Los jobs de procesamiento intensivo están programados en horarios de bajo costo o tienen límites de consumo
Los entornos de desarrollo/staging no corren 24/7 con capacidad de producción

Qué hacer con tus resultados

Las áreas con más ítems sin marcar son tu punto de partida de mayor impacto. Empieza ahí, no donde las herramientas sean más fáciles.